钱库天气预报几点下雨？
这个问题问得真是时候，我正好昨天在研究这个课题…… 先放结论：理论上来说，用当前最为成熟的数值天气预报模式（全球同化方案）是可以预测出36小时乃至更长时间之后的降雨量的！ 但实际应用中，因为资料误差、模式错误以及未知源等不可控因素的影响，目前还无法做到精准预测。 未来依然是有待开发的蓝海，但前景非常广阔！（我真的是吹自己做的东西吗……）
下面正式开始回答问题！首先给出公式： 其中，Q代表降水量（单位mm），R代表降雨量概率（单位%），t为时间（单位h），k为常数，A和B需要根据具体的情况进行计算。 我们先抛开一切技术和方案上的问题，假设我们能够收集到世界上所有曾经发生过以及即将要发生的气象数据，并建立了庞大的数据库。那么通过上述公式我们可以回溯过去或者预测未来，得出任一区域任意时间的降雨量概率。但这显然是不现实的……所以在实际的预报工作中，我们只能构建近似于公式(1)的数学模型，并选用合理的参数值以使得最终的结果尽可能接近真实值。
基于此，我们就可以利用历史数据来训练并测试所建模型的精度。但历史数据总是有限的，如何将已有的经验扩展到未来的场景是亟待解决的难题。在这里，我们将采用如下策略： 在上述过程中，我们需要不断的将当前时刻的历史数据输入到建模算法中，从而得到各个物理量场的预测结果。值得注意的是，由于我们的数据来源主要是互联网公开资料，故而在每一步的迭代中都存在看数据与资料更新之间的矛盾——即我们所获得的原始数据的时效性是不同的。
所以，如何有效的融合各种来源的数据并且实时修正模型参数是提高预测精度的关键。 在上述工作完成之后，我们就可以利用所选的时间序列对目标区域未来某一时段的降雨量概率进行估算了。当然，这里还需要考虑更多现实中的场景，诸如大数据的处理和时间窗口的选择等，这些都将影响最后的结果。